5 Erros quanto ao futuro da manutenção automóvel

Março 4, 2021

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O transporte está a mudar. Assim como a manutenção.

 

O mundo de hoje é extremamente competitivo. As empresas enfrentam novos concorrentes e uma ameaça constante dos players da indústria com raízes noutras regiões, uma vez que quase todos os campos estão a tornar-se parte de um mercado global. A competitividade já não é apenas um fator determinante para a rentabilidade, ela define tambémquais empresas sobrevivem e prosperam, bem como as que não conseguirão manter o ritmo implacável do mundo moderno.

As novas tecnologias e a inteligência artificial abriram uma janela de oportunidade para uma nova abordagem de manutenção que é mais eficiente e eficaz do que a tradicional manutenção programada e baseada no tempo ou quilometragem. Chamamos-lhe Inteligência Preditiva e conduz o caminho para a Manutenção Automatizada.

Utiliza a inteligência artificial e permite que os operadores não adivinhem ou estimem, mas antes saibam, com base em dados factuais, o que está errado, quais os componentes que precisam de ser substituídos, quando agir, que stock manter, e como evitar disrupções e eliminar o tempo de inatividade.

A natureza exigente de uma operação de transporte, normalmente sem parar 24 horas por dia, conduz inerentemente a manutenção a ser um dos principais itens da rubrica orçamental. Consequentemente, estas melhorias na eficiência operacional da manutenção têm a capacidade de impulsionar imediatamente a competitividade e a linha de fundo das empresas.

No entanto, a mudança não é fácil. Nunca é. Tivemos a sorte de ter apoiado alguns dos operadores de transportes mais inovadores a adotar a mudança. Neste artigo, vamos explorar as nossas aprendizagens com os líderes da indústria – começando pelos cinco erros mais comuns quanto a utilizar a inteligência artificial para automatizar a manutenção.

ERRO 1: Uma nova tecnologia significa disrupção

Até muito recentemente existiam basicamente duas opções para os operadores de frotas em termos de abordagem escolhida para a manutenção. Ou era reativa, tomando medidas após a avaria de um veículo, ou preventiva, com base no conhecimento comum e nas estatísticas para estimar quanto tempo durariam os componentes, substituindo-os com base na quilometragem programada ou utilizando uma abordagem baseada no tempo.

A abordagem preventiva já é, obviamente, um reforço em relação à reativa, e embora os proprietários de camiões independentes possam ainda tomar a maior parte do percurso reativo, ele gera continuamente taxas de incumprimento elevadas, sendo insustentável para as empresas competitivas.

Os sistemas de informação foram fundamentais na transição de práticas reativas para práticas preventivas, fornecendo as ferramentas para as frotas controlarem os prazos e os registos de quilometragem necessários para a sua implementação. Hoje em dia, estas ferramentas são o padrão da indústria para as boas práticas.

No entanto, os avanços tecnológicos são rapidamente ultrapassados por desenvolvimentos posteriores, deixando todas as novas invenções desatualizadas numa questão de anos. E os avanços tecnológicos já apanharam a manutenção preventiva.

Aproveitando a Inteligência Artificial, uma nova abordagem de dados preditivos e factuais que, em última análise, permite uma manutenção totalmente automatizada já está a decorrer como a melhor prática padrão. A razão para isso é que com a abordagem legado da manutenção preventiva acaba sempre por substituir componentes demasiado cedo ou demasiado tarde, criando ineficiências. E agir tarde demais significa tempo de paragem, criando assim perturbações nas operações.

Trata-se de uma situação bastante única, em que a nova abordagem é a que evita perturbações e não o contrário. De facto, uma nova abordagem preditiva baseada em inteligência artificial não substitui (perturbar) a abordagem anterior. Constrói-se em cima dela. Usar dados factuais e confiar na matemática, na física e na ciência em geral para saber exatamente como agir, não significa que se aja sem um horário ou um plano.

Significa que esses planos e horários tornam-se dinâmicos e automatizados, e que os seus engenheiros não são apanhados de surpresa. Eles sabem o que está a acontecer, que ações precisam de tomar, e quando tomá-las. O resultado é que os seus veículos são mantidos na estrada, e mercadorias e pessoas são entregues do ponto A para o ponto B.

Sem surpresas, sem interrupções. Este é o futuro que temos pela frente, e as empresas que o abraçam são as que superarão os seus concorrentes e liderarão os mercados de amanhã.

ERRO 2: Preciso de um analista ou de uma equipa a olhar para os dados

Um erro comum é que, como a inteligência artificial usa grandes volumes de dados, é preciso ter pessoas disponíveis para olhar todos os dados e dar sentido a esses dados, para que possa ter decisões informadas.

Contrariamente, a principal razão para o uso da inteligência artificial é automatizar este processo, e evitar que as pessoas alocam ao trabalho manual e repetitivo da análise de dados. O princípio é que não há nada que os humanos não possam resolver. Pessoas suficientes que procuram um problema podem resolvê-lo, independentemente da complexidade. Os seres humanos são ótimos na criatividade, mas os computadores são muito mais eficientes em tarefas repetitivas.

Olhar através de volumes multidimensionais e grandes de dados recolhidos a partir de veículos é uma dessas tarefas repetitivas, e imitando o cérebro humano para detetar padrões e anomalias, juntamente com poder computacional suficiente, permite que um programa de computador baseado em IA execute a análise e lhe dê o que precisa – dados accíveis.

Em termos práticos, a análise é feita automaticamente e é-lhe fornecido relatórios de anomalias e falhas detetadas, bem como com o contexto para interpretá-las. Por exemplo, na sua frota de 100 veículos que operam na região A, há 1 veículo com um problema de compressão do cilindro, 3 com baterias de arranque que precisam de ser substituídas, “x” com problemas de perda de potência do motor, e assim por diante.

Cada problema individual tem então informações adicionais que suportam e fornecem contexto à pessoa que recebe o relatório, para que ele ou ela possa entender por que a análise automatizada gerou cada sugestão.

O objetivo é que não tenha a necessidade de contratar e alocar mais pessoas a novas tarefas, mas sim aproveitar a sua equipa existente para atingir novos níveis de produtividade,dando-lhes acesso à informação que não tinham antes.

ERRO 3: Não estou pronto para fazer alterações operacionais

A utilização de IA para fazer avançar práticas de manutenção não requer alterações às responsabilidades do dia-a-dia da sua equipa.

As suas funções continuarão centradas no controlo geral da condição da frota, no agendamento das ordens de trabalho e na execução das reparações. O valor que Stratio traz reside nas novas informações e insights, que não estão previamente disponíveis para as pessoas que tomaram estas decisões e executarem o trabalho, lançandoluz sobre áreas que eram cegas para a sua organização.

Enquanto a manutenção ainda está programada, e as encomendas de trabalho e reparações ainda realizadas, as empresas têm agora a capacidade de confiar num produto que captura grandes volumes de dados que não estavam a ser capturados e armazenados antes, e para executar cálculos complexos em tempo real, para fornecer ações sugeridas, permitindo que decisões mais informadas sejam tomadas mais cedo, mais rápido e com pouco ou nenhum risco.

É por isso que, no caso de uma manutenção preditiva e automatizada, a perturbação não é trazida pela introdução de uma nova tecnologia, e também por isso temos assistido a uma adoção tão rápida e eficaz dos clientes uma vez que experimentam mudanças. Uma vez que as equipas começam a trabalhar melhor, e acrescentam mais valor ao negócio, é difícil imaginar voltar atrás.

ERRO 4: A tecnologia poupa-me dinheiro

É importante lembrar que a tecnologia é simplesmente um meio para um fim.

Não é a inteligência artificial em si que melhora a sua eficiência e linha de fundo. Só tu e a tua equipa têm a capacidade de o fazer.

É por isso que damos tanta importância à confiança em cada relatório e previsão.

Ao dar-lhe todas as métricas e indicadores-chave de desempenho, juntamente com as ações sugeridas, você pode entender melhor por que estamos recomendando uma reparação ou uma substituição.

Sabemos que assim que confiares na informação que estamos a fornecer, agirás. E ao agir, dará um propósito à nossa tecnologia. E como em qualquer negócio, o seu sucesso determina o nosso.

ERRO 5: Evitar o bloqueio do fornecedor

Se não conseguir utilizar outro fornecedor sem custos substanciais de comutação, está numa situação de bloqueio do fornecedor.

Não acreditamos no bloqueio do vendedor. Acreditamos no desempenho e no ritmo como critérios para uma relação bem sucedida e de longo prazo com os nossos clientes. O mesmo desempenho e ritmo são essencialmente para nós cumprirmos a nossa missão de apoiar os líderes da indústria a conduzir um futuro de inatividade zero. É por isso que fornecemos aos nossos clientes total propriedade sobre os dados adquiridos dos veículos.

Contamos com a nossa competitividade, com a nossa capacidade de fazer melhor investigação, de construir melhores modelos de aprendizagem automática e inteligência artificial, grandes funcionalidades e melhores produtos para que os nossos clientes tenham sucesso. Assim, se os nossos clientes acreditam que já não somos o melhor fornecedor, eles têm total liberdade para mover todos os seus dados para outro lugar.

Pelas mesmas razões, apoiamos a integração dos produtos da Stratio com outros produtos e serviços existentes que os nossos clientes utilizam, otimizando os seus investimentos anteriores para evitar perturbações dos processos feitos à medida já em vigor.

Por que se mudar agora?

À medida que as novas tecnologias emergem, também as oportunidades de fazer as coisas de uma forma melhor. Nenhuma organização pode continuar a ter sucesso sem ser mais eficiente do que os seus concorrentes, ou estar em desvantagem. Stratio permite uma abordagem de manutenção preditiva e automatizada que seja muito mais eficiente e eficaz do que a tradicional manutenção programada e baseada em tempo ou quilometragem.

Quando a tecnologia muda, os mercados são redesenhados. Nesse processo, algumas empresas adotam mudanças mais cedo do que esta e constroem lacunas competitivas. Num campo extremamente competitivo, estes são os fatores determinantes para o sucesso ou o fracasso. Atrasar a adoção de uma nova tecnologia tem o custo de dar tempo aos seus concorrentes para construirem uma vantagem sobre o seu negócio.

A eliminação do tempo de inatividade também ultrapassa apenas a poupança de custos. Trata-se de garantir que as pessoas e os bens se movam sem interrupções, que o propósito do seu negócio seja alcançado na sua totalidade, e que os seus clientes felizes aproveitem todas as possibilidades de um futuro previsível e fiável.

Se está interessado em saber mais sobre como podemos apoiá-lo e, na nossa perspetiva, para o futuro da manutenção automóvel, consulte o nosso site e reserve a sua demonstração.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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